クオンツ（金融工学専門家）なら誰もが知っている儀式がある。それは、過去の価格データを収集し、特徴量を設計し、バックテストを実行することだ。しかし、同じバックテストを、取引量の少ない株式やフロンティア市場に適用すると、結果は崩壊する。データポイントの欠落、流動性の低さ、規制の変更、そして明らかな歪みが入り込んでくる。バックテストは紙の上では洗練されているように見えるが、実際に運用するとすぐに失敗する。 問題は戦略だけではない。データセットそのものにあるのだ。インド、東南アジア、あるいは先進国の小型株市場のような市場は、米国株式を基盤としたモデルが前提とするような、クリーンで高頻度のデータセットを提供していない。この脆弱性が、開発者を新たなアプローチへと駆り立てる。それは、合成データ生成である。ボラティリティ、流動性枯渇、レジームシフトなどを模倣した、設計されたデータセットを構築することで、クオンツは制御された環境で現実をシミュレーションできるのだ。